Google affirme que Gemini 2.5 surpasse les meilleurs modèles dOpenAI, DeepSeek et dautres géants de lIA

Google vient de lancer Gemini 2.5, que la société qualifie de « modèle d’IA le plus intelligent à ce jour ». La première version du modèle était le Gemini 2.5 Pro, qui a obtenu des scores de référence impressionnants dans de nombreux tests.

Google affirme que Gemini 2.5 surpasse les meilleurs modèles d'OpenAI, DeepSeek et d'autres géants de la technologie de l'IA

Gemini 2.5 Pro est désormais disponible via Google AI Studio et dans l'application Gemini si vous êtes un utilisateur Gemini Advanced . Le Gemini 2.5 Pro sera également disponible via Vertex AI dans un avenir proche.

Google n'a pas communiqué de prix pour le Gemini 2.5 Pro ou d'autres modèles Gemini 2.5 pour le moment.

Tous les modèles utilisant Gemini 2.5 sont des « modèles de réflexion », ce qui signifie qu'ils peuvent traiter le processus de réflexion avant de générer une réponse. Ces modèles de « raisonnement » constituent la prochaine grande étape dans l’espace de l’IA car ils génèrent des réponses plus complexes et souvent plus précises.

« Maintenant, avec Gemini 2.5, nous avons atteint un nouveau niveau de performance en combinant un modèle de base considérablement amélioré avec une post-formation améliorée », a déclaré Google.

« À l’avenir, nous intégrerons ces capacités de réflexion directement dans tous nos modèles afin qu’ils puissent gérer des problèmes plus complexes et aider les agents à mieux comprendre le contexte . »

Comment Gemini 2.5 se compare-t-il aux modèles OpenAI ?

Les modèles Gemini 2.5 Pro de Google surpassent les précédents modèles haut de gamme d'OpenAI et de DeepSeek.

Les scores de référence pour Gemini 2.5 partagés par Google sont assez impressionnants. Gemini 2.5 Pro Experimental a obtenu un score de 18,5 % au dernier examen de l'humanité.

Ce score signifie que, du moins pour l'instant, le Gemini 2.5 Pro Experimental est le meilleur modèle selon cette mesure. Son score surpasse OpenAI 03-mini (14%) et DeepSeek R1 (8,6%).

Ce test particulier est considéré comme difficile, bien qu’il ne soit pas le seul moyen de mesurer les performances d’un modèle d’IA.

Google a également mis en avant les capacités de programmation du Gemini 2.5 Pro et les références du modèle en mathématiques et en sciences. Gemini 2.5 Pro est actuellement leader dans les tests de performances mathématiques et scientifiques tels que mesurés par GPQA et AIME 2025.

Est-il possible de programmer en Gemini 2.5 ?

La programmation est l’objectif principal de Gemini 2.5. Google affirme qu'il s'agit d'un « énorme bond en avant par rapport à la version 2.0 » et laisse entendre que d'autres améliorations sont à venir.

Le nouveau modèle de Google permet de créer des applications Web et des applications de code agentique. Une démo de Google montre le Gemini 2.5 Pro utilisé pour créer un jeu à partir d'une invite de ligne unique.

4 raisons pour lesquelles Gemini 2.5 Pro de Google est important pour l'IA d'entreprise

Voici quatre points clés à garder à l’esprit pour les équipes d’entreprise lors de l’évaluation du Gemini 2.5 Pro.

1. Raisonnement structuré et transparent – ​​une nouvelle norme pour la clarté de la pensée

Ce qui distingue le Gemini 2.5 Pro, ce n'est pas seulement son intelligence : c'est la façon dont cette intelligence démontre clairement son travail. La méthode de formation étape par étape de Google crée un train de pensée structuré (CoT) qui ne ressemble pas à des divagations ou à des conjectures, comme ce que nous avons vu à partir de modèles comme DeepSeek . Ces CoT ne sont pas tronqués en résumés superficiels comme les modèles d'OpenAI. Le nouveau modèle Gemini présente les idées en étapes numérotées, avec des sous-puces et une logique interne extrêmement claire et transparente.

Concrètement, il s’agit d’une avancée majeure en termes de fiabilité et de navigabilité. Les utilisateurs professionnels qui évaluent les résultats de tâches critiques (comme l’examen des implications politiques, le codage de la logique ou la synthèse de recherches complexes) peuvent désormais voir comment le modèle a trouvé la réponse. Cela signifie qu’ils peuvent valider, corriger ou rediriger les réponses avec plus de confiance. Il s’agit d’un grand pas en avant par rapport à la sensation de « boîte noire » qui persiste encore dans de nombreux résultats de grands modèles de langage (LLM) .

Pour un guide plus détaillé sur les performances de ce modèle, consultez la vidéo de présentation où le Gemini 2.5 Pro est testé en direct. Un exemple discuté : lorsqu'on lui a demandé quelles étaient les limites des grands modèles de langage, Gemini 2.5 Pro a fait preuve d'une conscience remarquable. Il décrit les faiblesses courantes et les catégorise en domaines tels que « l’intuition physique », « la synthèse de nouveaux concepts », « la planification à long terme » et « la nuance éthique », fournissant un cadre qui aide les utilisateurs à comprendre ce que le modèle sait et comment aborder le problème.

Les équipes d’ingénierie d’entreprise peuvent exploiter cette capacité pour :

• Déboguer des chaînes logiques complexes dans des applications critiques
• Meilleure compréhension des limites des modèles dans des domaines spécifiques
• Fournir aux parties prenantes des décisions plus transparentes basées sur l'IA
• Améliorer leur propre esprit critique en étudiant l'approche du modèle

Une limitation notable est que, bien que ce raisonnement structuré soit disponible dans l’application Gemini et Google AI Studio, il n’est actuellement pas accessible via l’API — une lacune pour les développeurs cherchant à intégrer cette capacité dans les applications d’entreprise.

2. Un véritable prétendant à la technologie de pointe – pas seulement en théorie

Le modèle est actuellement en tête du classement Chatbot Arena avec une marge significative – plus de 35 points Elo devant le meilleur modèle suivant, notamment la mise à jour OpenAI 4o lancée le lendemain du lancement de Gemini 2.5 Pro. Et même si la domination des benchmarks est souvent éphémère (car de nouveaux modèles sont lancés chaque semaine), le Gemini 2.5 Pro est vraiment différent.

Il excelle dans les tâches qui récompensent un raisonnement approfondi : l'encodage, la résolution nuancée de problèmes, la synthèse de documents et même la planification abstraite. Lors des tests internes, il s'est particulièrement bien comporté sur des tests auparavant difficiles comme « Humanity's Last Exam », un test populaire pour détecter les faiblesses des LLM dans des domaines abstraits et nuancés.

Les groupes d’entreprises ne se soucient peut-être pas de savoir quel modèle remporte quel classement académique. Mais ils se soucieront du fait que ce modèle puisse penser – et vous montrer comment il pense. Le test de vibration est très important.

Comme l'a souligné Nathan Lambert, ingénieur en IA respecté : « Google dispose à nouveau des meilleurs modèles, car c'est lui qui aurait dû lancer ce boom de l'IA. La grande erreur a été corrigée. » Les utilisateurs professionnels doivent considérer cela non seulement comme une tentative de Google de rattraper ses concurrents, mais aussi comme une tentative potentielle de les surpasser dans des capacités importantes pour les applications professionnelles.

3. Enfin, le système de cryptage de Google est puissant

Traditionnellement, Google est à la traîne par rapport à OpenAI et Anthropic en termes de support de codage axé sur les développeurs. Le Gemini 2.5 Pro change cela.

Lors de tests pratiques, il a démontré de solides capacités de résolution de problèmes de codage en une seule fois, notamment la création d'un jeu Tetris fonctionnel qui s'est exécuté du premier coup lors de l'exportation vers Replit, sans débogage requis. Plus remarquable encore, il explique clairement la structure du code, étiquette soigneusement les variables et les étapes et présente son approche avant d’écrire une seule ligne de code.

Ce modèle est en concurrence avec Claude 3.7 Sonnet d'Anthropic, considéré comme le leader de la génération de code et l'une des principales raisons du succès d'Anthropic dans l'entreprise. Mais Gemini 2.5 offre un avantage important : une fenêtre de contexte de jeton massive pouvant atteindre 1 million. Claude 3.7 Sonnet ne propose actuellement que 500 000 jetons.

Cette grande fenêtre contextuelle ouvre de nouvelles possibilités de raisonnement sur l'ensemble de la base de code, de lecture de la documentation en ligne et de travail sur plusieurs fichiers interdépendants. L’expérience de l’ingénieur logiciel Simon Willison démontre cet avantage.

Lors de l'utilisation de Gemini 2.5 Pro pour implémenter une nouvelle fonctionnalité dans notre base de code, le modèle a identifié les modifications nécessaires dans 18 fichiers différents et a terminé l'ensemble du projet en environ 45 minutes, avec une moyenne de moins de 3 minutes par fichier modifié. Il s’agit d’un outil sérieux pour les entreprises qui expérimentent des frameworks d’agents ou des environnements de développement basés sur l’IA.

4. Intégration multi-méthodes avec un comportement de type agent

Alors que certains modèles comme le dernier 4o d'OpenAI peuvent afficher plus d'éclat avec une génération d'images accrocheuses, le Gemini 2.5 Pro donne l'impression de redéfinir tranquillement à quoi ressemble le raisonnement multimodal fondé.

Dans un exemple, une expérience pratique menée par Ben Dickson pour VentureBeat a démontré la capacité du modèle à extraire des informations clés d'un article technique sur les algorithmes de recherche et à générer un diagramme de flux SVG correspondant, puis à améliorer ce diagramme de flux lorsqu'une version rendue avec des erreurs visuelles lui est présentée. Ce niveau de raisonnement multimodal permet la création de nouveaux flux de travail qui n’étaient auparavant pas possibles avec des modèles uniquement textuels.

Dans un autre exemple, le développeur Sam Witteveen a téléchargé une simple capture d'écran d'une carte de Las Vegas et a demandé quels événements Google se déroulaient à proximité le 9 avril. Le modèle a identifié l'emplacement, déduit l'intention de l'utilisateur, effectué une recherche en ligne et renvoyé des détails précis sur Google Cloud Next, notamment la date, l'emplacement et la citation. Tout cela est réalisé sans framework d’agent personnalisé, juste le modèle de base et la recherche intégrée.

En fait, ce modèle de raisonnement d’entrée multimodal va au-delà de la simple observation. Il suggère à quoi pourrait ressembler un flux de travail d'entreprise dans 6 mois : téléchargez des documents, des diagrammes et des tableaux de bord, et laissez le modèle synthétiser, planifier ou prendre des mesures significatives en fonction du contenu.